1、Requests.
Kenneth Reitz写的最富盛名的http库。每个Python程序员都应该有它。
2、Scrapy.
如果你从事爬虫相关的工作,那么这个库也是必不可少的。用过它之后你就不会再想用别的同类库了。
3、Pillow.
它是PIL(Python图形库)的一个友好分支。对于用户比PIL更加友好,对于任何在图形领域工作的人是必备的库。
4、NumPy.
我们怎么能缺少这么重要的库?它为Python提供了很多高级的数学方法。
5、SciPy.
既然我们提了NumPy,那就不得不提一下SciPy。这是一个Python的算法和数学工具库,它的功能把很多科学家从Ruby吸引到了Python。
6、matplotlib.
一个绘制数据图的库。对于数据科学家或分析师非常有用。
7、wxPython.
Python的一个GUI(图形用户界面)工具。我主要用它替代tkinter。你一定会爱上它的。
8、SQLAlchemy.
一个数据库的库。对它的评价褒贬参半。是否使用的决定权在你手里。
9、BeautifulSoup.
我知道它很慢,但这个xml和html的解析库对于新手非常有用。
10、Twisted.
对于网络应用开发者最重要的工具。它有非常优美的api,被很多Python开发大牛使用。
11、Pygame.
哪个程序员不喜欢玩游戏和写游戏?这个库会让你在开发2D游戏的时候如虎添翼。
12、Pyglet.
3D动画和游戏开发引擎。非常有名的Python版本Minecraft就是用这个引擎做的。
13、pyQT.
Python的GUI工具。这是我在给Python脚本开发用户界面时次于wxPython的选择。
14、pyGtk.
也是Python GUI库。很有名的Bittorrent客户端就是用它做的。
15、Scapy.
用Python写的数据包探测和分析库。
16、pywin32.
一个提供和windows交互的方法和类的Python库。
17、nltk.
自然语言工具包。我知道大多数人不会用它,但它通用性非常高。如果你需要处理字符串的话,它是非常好的库。但它的功能远远不止如此,自己摸索一下吧。
18、nose.
Python的测试框架。被成千上万的Python程序员使用。如果你做测试导向的开发,那么它是必不可少的。
19、SymPy.
SymPy可以做代数评测、差异化、扩展、复数等等。它封装在一个纯Python发行版本里。
20、IPython.
怎么称赞这个工具的功能都不为过。它把Python的提示信息做到了极致。包括完成信息、历史信息、shell功能,以及其他很多很多方面。一定要研究一下它。
21.TensorFlow
该库是由Google与Brain Team合作开发的。如果您目前正在使用Python进行机器学习项目,那么您可能已经听说过这个流行的开源库,即TensorFlow。
22.NumPy.
Numpy被认为是Python中最受欢迎的机器学习库之一。该界面可用于将图像,声波和其他二进制原始流表达为N维中的实数数组。
23.Scikit-Learn
它是一个与NumPy和SciPy相关联的Python库。它被认为是处理复杂数据的最佳库之一。
24.Keras.
Keras被认为是Python中最酷的机器学习库之一。它提供了一种更容易表达神经网络的机制。Keras还提供了一些用于编译模型,处理数据集,图形可视化等的最佳工具。
25.PyTorch
PyTorch是最大的机器学习库,允许开发人员通过GPU加速执行张量计算,创建动态计算图,并自动计算梯度。除此之外,PyTorch还提供丰富的API,用于解决与神经网络相关的应用问题。这个机器学习库基于Torch,它是一个用C语言实现的开源机器库,带有Lua中的包装器。

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